人工智能真正的前路究竟在何方？

[图片] 分享嘉宾：蓝昶博士 Google 编辑整理：何文婷 字节跳动 出品平台：DataFunTalk 导读： 随着机器学习模型和数据规模的增长，大规模分布式机器学习训练的性能越来越成为公有云用户关注的问题。本文将介绍谷歌云 Vertex AI 平台在分布式机器学习训练性能优化方面做的一系列工作。 ....

作者 | ANTI 一、概述 随着互联网技术的发展，人们享受互联网带来的红利的同时，也面临着黑产对整个互联网健康发展带来的危害，例如薅羊毛、刷单、刷流量/粉丝、品控、诈骗、快排等等，反作弊作为打击黑产的中坚力量，持续跟黑产对抗着，保证搜索/feed效果的客观公正，保证广告主的合法权益。近年来反作弊算 ....

分享嘉宾｜李畅 字节跳动 数据平台数据集成工程师 编辑整理｜钟晓华 DataFun志愿者 1. 导读 BitSail 是字节跳动开源数据集成引擎，支持多种异构数据源间的数据同步，并提供离线、实时、全量、增量场景下全域数据集成解决方案，目前支撑了字节内部和火山引擎多个客户的数据集成需求。经过字节跳动各 ....

计算机视觉是人工智能的一个重要领域，是关于计算机和软件系统的科学，可以对图像和场景进行识别、理解。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率重建等多个领域。由于存在大量的实际需求，目标检测可能是计算机视觉中最有意义的领域。

背景 我们不妨想象下面的几个例子： 输入一张商品的图片，从商品库中匹配出相似的商品，这是以图搜图的一个例子； 输入一小段音乐，从音乐库中匹配出对应的音乐出，这是 MIR 的一个例子； 输入一张人脸，从人脸底库中匹配出对应的人，这是 1:N 人脸识别的一个例子； 像这样的例子还有很多，事实上，以神经网 ....

转载自 机器之心 公众号 人工智能早已不再是博士专属的学科，很多国内外大学，如卡耐基梅隆大学（CMU）和南京大学已经开办了本科人工智能专业。对于计算机科学的学生而言，AI 方向的研究生也是一个热门方向。然而，最近很多北美本科生在申请学校的时候发现，众多高校已经把 NIPS、ICML 等顶会论文的发表 ....

从深度学习到神经网络，这些框架可以简化开发过程。

机器学习资源

聚类作为一种无监督技术，在很多的场合非常的有用，今天給大家介绍5个非常常用的聚类算法，以及各自的优缺点。

哈佛数据科学评论最近发表的一项研究正在改变人们对传奇乐队披头士乐队的看法。该研究还为人工智能以及我们如何从开发人员的角度使用该技术开辟了一些令人兴奋的可能性。

这里有一份机器学习/AI领域最高质量的资源列表

人工智能（AI）和机器学习以许多不同的方式影响着我们的日常生活。它们帮助企业为一些世界领先的公司制定决策并优化运营。因此，未来就业和就业将发生巨大变化。

在使用Tensorflow搭建神经网络的时候，最后一步总会用到tf.train.XxxOptimizer(). 然后会有很多Optimizer()

人工智能的发展并非没有挑战。

人工智能做八年级卷子，选择题正确率超90%

如何才能实现我成为 AI 工程师的理想？

未来三年，AI能力会成为每一位技术人员的基本能力。

Bill Vorhies不久前写了一篇文章《AI背后的数据科学》，他分享的观点很新颖。

Judea Pearl帮助AI在概率计算上取得了巨大进步，但是仍然叹息道：AI在因果关系计算上无能为力。